如今，大數(shù)據(jù)的發(fā)展催生了很多優(yōu)秀的大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)，但人才短缺的嚴(yán)重阻礙了其發(fā)展。從某種意義上說(shuō)，認(rèn)知計(jì)算提供了一種解決思路——那就是讓機(jī)器像數(shù)據(jù)科學(xué)家解決大數(shù)據(jù)難題。在2016年3月1日舉行的2016IBM論壇上，IBM大中華區(qū)董事長(zhǎng)陳黎明宣布：IBM認(rèn)知商業(yè)戰(zhàn)略在中國(guó)正式落地。數(shù)十位科技專(zhuān)家、企業(yè)家和財(cái)經(jīng)作家吳曉波等輿論領(lǐng)袖在論壇上發(fā)表了各種關(guān)于認(rèn)知科技如何引發(fā)商業(yè)變革的見(jiàn)解，這些美妙的思想與言辭很快在各路媒體上放大、發(fā)酵。為何IBM放下智慧城市不談，談起了認(rèn)知計(jì)算？認(rèn)知計(jì)算對(duì)密切關(guān)注吸納IT技術(shù)的安防行業(yè)將有何影響？

什么是認(rèn)知計(jì)算

認(rèn)知計(jì)算是IBM提出的概念，認(rèn)為“認(rèn)知計(jì)算”是通過(guò)與人的自然語(yǔ)言交流及不斷地學(xué)習(xí)，從而幫助人們做到更多的系統(tǒng)，是從硬件架構(gòu)到算法策略、從程序設(shè)計(jì)到行業(yè)專(zhuān)長(zhǎng)等多個(gè)學(xué)術(shù)領(lǐng)域的結(jié)合，能夠使人們更好地從海量復(fù)雜的數(shù)據(jù)中獲得更多洞察，從而做出更為精準(zhǔn)的決策。在IBM，我們把它簡(jiǎn)化歸納為，具備規(guī)模化學(xué)習(xí)、根據(jù)目標(biāo)推理以及與人類(lèi)自然互動(dòng)能力的系統(tǒng)。

早在1979年，認(rèn)知就在美國(guó)成為一門(mén)獨(dú)立的學(xué)科，并擁有自己的協(xié)會(huì)。中國(guó)科學(xué)技術(shù)信息研究所張寅生最近總結(jié)了多達(dá)11類(lèi)的認(rèn)知科技，其中包括人體識(shí)別技術(shù)、腦機(jī)接口技術(shù)、有意識(shí)機(jī)器人、智能硬件及嵌入式認(rèn)知系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)、智能制造等來(lái)自不同領(lǐng)域的創(chuàng)新。2014年麻省理工科技評(píng)論雜志評(píng)選的全球50大智慧公司中，基因測(cè)序、數(shù)控發(fā)動(dòng)機(jī)、智能手機(jī)、自動(dòng)駕駛汽車(chē)、虛擬可穿戴設(shè)備、數(shù)字貨幣等似乎完全不搭界的公司創(chuàng)新，都涉及認(rèn)知技術(shù)。

事實(shí)上，認(rèn)知科技是一種融合類(lèi)泛智能技術(shù)，其共性是在不同領(lǐng)域模仿人類(lèi)的認(rèn)知能力，并發(fā)展出超越人的新功能。2000年，美國(guó)一個(gè)國(guó)家級(jí)研究項(xiàng)目《NBIC報(bào)告》就明確了新世紀(jì)科研的四大核心方向：納米、生物、信息、認(rèn)知。該報(bào)告將認(rèn)知科學(xué)大融合與人類(lèi)進(jìn)化史上的言語(yǔ)產(chǎn)生、制造工具、計(jì)算機(jī)發(fā)明等里程碑事件相提并論，認(rèn)為其將會(huì)成為人類(lèi)偉大變革的推進(jìn)器。

認(rèn)知計(jì)算與安防有何聯(lián)系？

人工智能與大數(shù)據(jù)是目前與安防行業(yè)密切相關(guān)的兩種計(jì)算，它們與認(rèn)知計(jì)算有何聯(lián)系與區(qū)別呢？

認(rèn)知計(jì)算與人工智能

雖然認(rèn)知計(jì)算包括人工智能的一些要素，但前者是一個(gè)更寬泛的概念。認(rèn)知計(jì)算不是制造“為人們思考”的機(jī)器，而是與“增加人類(lèi)智慧”有關(guān)，能夠幫助我們更好地思考和做出更為全面的決定。

人工智能的概念已經(jīng)有二十多年了，人工智能從歷史和研究角度來(lái)講主要目的是為了讓機(jī)器人表現(xiàn)得“更像人”，我們稱(chēng)之為Intelligent Behavior。IBM的認(rèn)知計(jì)算從技術(shù)角度上來(lái)講和人工智能是有很多共性的地方，比如機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning)、深度學(xué)習(xí)(Deep Learning)等方面都很類(lèi)似。但是，IBM的認(rèn)知計(jì)算目的并不是為了取代人，而Intelligent Behavior也只是認(rèn)知計(jì)算的一個(gè)維度。認(rèn)知計(jì)算除了要能夠表現(xiàn)人和計(jì)算機(jī)的交互更加自然流暢之外，還會(huì)更多地強(qiáng)調(diào)推理和學(xué)習(xí)，以及如何把這樣的能力結(jié)合具體的商業(yè)應(yīng)用、解決商業(yè)的問(wèn)題。

認(rèn)知計(jì)算和大數(shù)據(jù)分析

大數(shù)據(jù)分析屬于認(rèn)知計(jì)算的一個(gè)維度。與大數(shù)據(jù)相比，認(rèn)知計(jì)算的范圍更廣、技術(shù)也更為先進(jìn)。

認(rèn)知計(jì)算和大數(shù)據(jù)分析有類(lèi)似的技術(shù)，比如大量的數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning)、行業(yè)模型等，大數(shù)據(jù)分析更多強(qiáng)調(diào)的是獲得洞察，通過(guò)這些洞察進(jìn)行預(yù)測(cè)。此外，傳統(tǒng)的大數(shù)據(jù)分析會(huì)使用模型或者機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，但更多的是靠專(zhuān)家提供。

對(duì)于認(rèn)知計(jì)算而言，洞察和預(yù)測(cè)只是其中的一種。但是，認(rèn)知計(jì)算更為強(qiáng)調(diào)人和機(jī)器之間自然的交互，這些維度都不是傳統(tǒng)的大數(shù)據(jù)分析所強(qiáng)調(diào)。

此外，認(rèn)知計(jì)算目前成長(zhǎng)很快的一個(gè)領(lǐng)域?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)(DeepLearning)，它的學(xué)習(xí)方法與傳統(tǒng)方法不同，更多的是基于大量的數(shù)據(jù)通過(guò)自學(xué)的方式得到這樣的模型，而不需要很多的人為干預(yù)，這個(gè)從學(xué)習(xí)方法來(lái)講和大數(shù)據(jù)分析有很多不同的地方。

對(duì)于安防技術(shù)而言，在融入IT技術(shù)之后，技術(shù)的更迭速度正在加快，新技術(shù)的推動(dòng)也會(huì)讓產(chǎn)業(yè)發(fā)生更加不可預(yù)知的風(fēng)險(xiǎn)，行業(yè)顛覆是非常可能的事。所以關(guān)鍵是誰(shuí)可以掌握核心技術(shù)，誰(shuí)能把握未來(lái)的技術(shù)。